計算神經科學課程教材

國立陽明交通大學 LSNS30045 / 114-1 學期

授課教師: 陳俊仲 (Chun-Chung Chen) 系所: 生物科技系 上課時間: 每週三 09:00-12:00 地點: 圖書資訊大樓839室

---

簡介

這個儲存庫收集了計算神經科學課程的講義、作業和程式碼實現。內容涵蓋從基礎Python到神經模型模擬的完整學習路徑。

注意: 這是學生在課程中的作業寫法與筆記，開源分享在網路上供參考。

---

課程內容

講座	主題	涵蓋內容
第1講	Python基礎	NumPy、Matplotlib、資料處理
第2講	神經編碼	編碼模型、最大似然估計
第3講	尖峰統計	泊松過程、點過程分析
第4講	尖峰觸發平均	STA、線性濾波、LNP模型
第5講	神經元模擬	LIF模型、事件驅動演算法
第6講	電生理學	膜特性、離子通道
第7講	Hodgkin-Huxley	動作電位、模型實現

---

檔案結構

lec01/  ~ lec07/
├── code##.ipynb          # 講座程式碼與筆記
├── lec##-*.pdf           # 講座幻燈片
└── hw##/                 # 作業
    ├── hw##.pdf          # 作業題目
    ├── hw##-data.npz     # 資料檔案
    └── 作業解答          # .ipynb 或 .py

---

使用方式

安裝環境

git clone https://github.com/thc1006/nycu-computational-neuroscience-LSNS30045.git
cd nycu-computational-neuroscience-LSNS30045

python -m venv venv
source venv/bin/activate    # Windows: venv\Scripts\activate

pip install numpy matplotlib scipy jupyter ipython brian2

執行筆記本

jupyter lab

# 或
jupyter notebook

然後進入 lec01/ 資料夾，開啟 code01.ipynb 開始

---

需要的套件

• NumPy - 數值計算
• Matplotlib - 繪圖視覺化
• SciPy - 科學計算、檔案I/O
• Jupyter - 互動式筆記本
• Brian2 (可選) - 第7講神經模擬

---

核心主題

基本概念

• 神經編碼與解碼
• 尖峰列車分析
• 感受野與反向相關
• 神經模型(LIF、Hodgkin-Huxley)

技術方法

• 線性非線性泊松(LNP)模型
• 尖峰觸發平均(STA)
• 最大似然估計
• 事件驅動模擬

---

資料集

• 真實神經資料: 蒼蠅H1神經元視覺反應 (MATLAB格式, 5.2 MB)
• 合成資料: 白噪聲、泊松尖峰、電流刺激
• 總大小: ~76 MB (包含講義)

---

相關資源

• Neuronal Dynamics (EPFL) - 免費線上教科書
• Neuromatch Academy - 計算神經科學課程
• Coursera 計算神經科學
• Computational Neuroscience 教科書 (Dayan & Abbott)

---

授權

Apache License 2.0 - 可自由用於教育、研究與商業用途

---

致謝

感謝陳俊仲教授的精心教學與課程設計。

課程融合了經典神經科學模型(Hodgkin & Huxley、Gerstner等)與現代計算方法，是理解計算神經科學的重要課程。

---

搜尋關鍵詞

computational-neuroscience, neural-encoding, hodgkin-huxley, leaky-integrate-and-fire, spike-triggered-average, python-neuroscience, jupyter-notebooks, neural-coding, neuroscience-education, brian2